資金約束下房地產(chǎn)與經(jīng)濟增長的非線性分析
——基于異質(zhì)性面板門檻模型的研究

李嘉珣

(住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部政策研究中心，北京 100835)

一、引言與綜述

改革開放以來，特別是1998 年住房制度改革以來，城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，居民住房體系不斷改革和完善，使得作為第三產(chǎn)業(yè)的房地產(chǎn)業(yè)在我國宏觀經(jīng)濟中發(fā)揮著越來越重要的作用。無論是次貸危機后的經(jīng)濟恢復(fù)期，還是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和增速換擋期，房地產(chǎn)在推動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、提升居民生活品質(zhì)方面都發(fā)揮著無可替代的作用。房地產(chǎn)業(yè)是資金密集型產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)的開發(fā)投資貸款和居民購房貸款是我國銀行貸款的主要組成部分[1]，房企和個人在購買土地、開工建設(shè)還是購置房產(chǎn)等環(huán)節(jié)，都需要消耗大量資金。在研究房地產(chǎn)與經(jīng)濟之間的關(guān)系時，要重點考慮資金對兩者的影響。此外，隨著營商環(huán)境、房產(chǎn)政策和信貸條件的不斷變化，不同用途的房地產(chǎn)市場逐漸走向分化，住宅地產(chǎn)、辦公樓地產(chǎn)和商業(yè)地產(chǎn)對經(jīng)濟的影響程度也隨之改變。因此，研究在我國城市眾多發(fā)展情況迥異的國情下，不同類型房地產(chǎn)如何考慮資金約束，對房地產(chǎn)與經(jīng)濟增長之間關(guān)系的研究就有一定意義?；诖?，本文試圖解決如下兩個問題：一是我國不同房地產(chǎn)類型價格對經(jīng)濟的影響是否存在資金約束的門檻效應(yīng)；二是如果存在門檻效應(yīng)，不同房地產(chǎn)類型的門檻效應(yīng)是否相似，對經(jīng)濟的影響如何。

在房價與經(jīng)濟之間關(guān)系的研究上，國內(nèi)外學(xué)者做了大量研究，從不同角度闡述了兩者關(guān)系。一種角度認(rèn)為，房價上漲產(chǎn)生對其他產(chǎn)業(yè)的擠出效應(yīng)并加劇泡沫形成，減緩經(jīng)濟增長速度[2-4]。徐憲春等[5]通過對房地產(chǎn)開發(fā)投資、房地產(chǎn)生產(chǎn)和消費的界定和計算，發(fā)現(xiàn)房價過快上漲會產(chǎn)生對實體經(jīng)濟的“抽血效應(yīng)”、對居民消費的“擠出效應(yīng)”和對經(jīng)濟運行的“風(fēng)險效應(yīng)”。王振波[6]認(rèn)為房地產(chǎn)過度發(fā)展會導(dǎo)致流動性過剩和投機加劇等行為，加速房地產(chǎn)泡沫的形成進而影響經(jīng)濟運行。另一種角度認(rèn)為，房價上漲將帶動上下游產(chǎn)業(yè)，改善居民生活條件，并提升金融穩(wěn)定性，推動經(jīng)濟發(fā)展。Aizenman et al.[7]通過對19 個國家38 年的研究發(fā)現(xiàn)房價與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。Daglish[8]認(rèn)為房價上漲能提高抵押品的價值，降低違約風(fēng)險，加快經(jīng)濟發(fā)展速率。我國學(xué)者李莉[9]和王弟海等[10]運用不同模型探究各地房價上漲對推動經(jīng)濟增長的作用機理、傳導(dǎo)關(guān)系和貢獻程度，并從各角度提出優(yōu)化發(fā)展對策。

隨著研究的深入，學(xué)者加入了更多變量來探究影響房價波動和推動經(jīng)濟增長的因素，資金因素被廣泛提及。目前主流研究的資金變量包括銀行信貸、利率、房地產(chǎn)融資規(guī)模和貨幣政策等。Gerlach et al.[11]在對20 年的香港宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、銀行信貸規(guī)模和香港房價進行分析后，得出銀行信貸規(guī)模與房價呈現(xiàn)高度相關(guān)性。Negro et al.[12]通過貝葉斯模型對美國1986—2005 年各州房價波動進行分析，指出貨幣政策是導(dǎo)致2001—2005 年各州房價上漲的主要推手。Anundsen et al.[13]通過利用Logit 模型對20 個OECD 國家1975—2014 年房價和信貸數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)發(fā)展離不開金融市場和信貸市場的穩(wěn)定。國內(nèi)方面，孔煜[14]運用聯(lián)立方程模型和省際面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)我國房價、銀行信貸和經(jīng)濟增長之間有緊密的關(guān)系，房價上漲與銀行信貸的擴張共同促進了我國各地區(qū)經(jīng)濟的繁榮。佟克克[15]用國民收入、投資、儲蓄等貨幣指標(biāo)探究房地產(chǎn)周期對經(jīng)濟發(fā)展的影響。張品一[16]構(gòu)建區(qū)制轉(zhuǎn)換模型，分析了貨幣政策對房地產(chǎn)周期的影響。從國內(nèi)外研究來看，房地產(chǎn)市場的發(fā)展離不開資金的支持[17]。

進入21 世紀(jì)以來，城市化帶動了商業(yè)地產(chǎn)迅猛發(fā)展，辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)(本文主要指商業(yè)營業(yè)用房)成為國民經(jīng)濟的重要組成部分和GDP 的主要增長點[18]。相比于住宅地產(chǎn)，后兩者對經(jīng)濟影響的研究相對較少，因此更具有研究價值。從不同物業(yè)用途看，住宅地產(chǎn)從購置土地到開工竣工、銷售等各環(huán)節(jié)相對簡單，貨幣政策能作出靈活調(diào)整；而辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)開發(fā)過程復(fù)雜且依靠長期持續(xù)經(jīng)營獲利，大型項目對各類政策、企業(yè)資質(zhì)和定位要求較高。與住宅地產(chǎn)研究邏輯不同，后兩者研究的重點在于其經(jīng)營模式、風(fēng)險因素測算上。Miles[19]通過對美國地產(chǎn)市場的研究，發(fā)現(xiàn)住宅投資和非住宅投資對經(jīng)濟增長的差異顯著。陳言[20]通過建立商業(yè)地產(chǎn)系統(tǒng)動力學(xué)模型，探究消費、地價等因素對商業(yè)地產(chǎn)和宏觀經(jīng)濟的周期性影響。

從上述文獻分析來看，大部分研究通過線性分析分析影響房價的因素，再通過不同模型加以論證?？v觀我國房地產(chǎn)發(fā)展歷程，雖然近20 年房價一直在上漲，受宏觀經(jīng)濟和政策的影響，出現(xiàn)數(shù)次“急漲”行情，加之我國各省經(jīng)濟發(fā)展水平差異較大，線性分析僅能從單一角度或時段表征房地產(chǎn)發(fā)展情況，所得結(jié)論可靠性不足。此外，過往房地產(chǎn)研究中的“房價”指標(biāo)基本來自住宅類，對宏觀經(jīng)濟影響較大的辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)研究明顯不足，探究兩者對經(jīng)濟影響的研究非常匱乏。

二、假設(shè)提出與模型設(shè)計

房價、經(jīng)濟和資金三者都有緊密聯(lián)系。在我國，盡管有限購限貸政策的約束，但房價高的地區(qū)一般經(jīng)濟發(fā)展水平同樣較高，房價上漲快的地區(qū)也是科技、醫(yī)療、教育等資源發(fā)達的地區(qū)。此外，房地產(chǎn)具有產(chǎn)業(yè)鏈長、關(guān)聯(lián)行業(yè)多的特點，其發(fā)展帶動建筑業(yè)、制造業(yè)、物流業(yè)和金融業(yè)的發(fā)展，增加值占GDP的份額也在不斷上升[21]。同時，作為資金密集型行業(yè)，房地產(chǎn)的價格變化受到宏觀經(jīng)濟、行業(yè)周期和自身融資能力的影響，并在不同資金約束下產(chǎn)生不同的預(yù)期和經(jīng)濟行為。當(dāng)資金不足時，房地產(chǎn)投資、生產(chǎn)和消費活動受到限制，無法增加對國民經(jīng)濟增長的貢獻，而當(dāng)資金大量涌入時，又會造成大興土木、盲目建設(shè)、擠壓消費、房價暴漲等問題，直接影響國民經(jīng)濟健康發(fā)展。同時，受調(diào)控政策的影響，住宅地產(chǎn)、辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)在責(zé)權(quán)屬性、資金成本、市場預(yù)期、風(fēng)險敞口等方面的差異而呈現(xiàn)不同發(fā)展趨勢，在研究其對經(jīng)濟的影響時應(yīng)予以區(qū)分。

由此，本文提出兩大假設(shè)：

假設(shè)1：在行業(yè)資金約束下，房價波動與經(jīng)濟發(fā)展之間存在異質(zhì)性門檻效應(yīng)。由于投資屬性和影響因素更多，辦公樓、商業(yè)地產(chǎn)和住宅地產(chǎn)呈現(xiàn)出不同的門檻效應(yīng)，且辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)的異質(zhì)性門檻數(shù)量更多。

假設(shè)2：在資金約束條件較強的情況下，房價上漲具有較強擠壓效應(yīng)，無法有效促進經(jīng)濟發(fā)展；在資金約束條件較弱的情況下，房價上漲具有較強的虹吸效應(yīng)，推動經(jīng)濟發(fā)展。

根據(jù)假設(shè)，本文選擇非線性模型開展實證分析，采用Hansen[22]和王君潞等[23]的門檻面板模型(公式1)進行估計和檢驗。

式(1)顯示的是單一門檻模型，Yit表示被解釋變量；αi表示截距項；bit表示解釋變量；xit表示對被解釋變量有影響關(guān)系的變量，即控制變量；β2和β3表示不同區(qū)置下解釋變量對被解釋變量的估計系數(shù)；β1表示控制變量對被解釋變量的估計系數(shù)；I(·)表示指示函數(shù)；qit表示整個函數(shù)的門檻變量；γ表示門檻值；eit表示誤差項，i和t表示不同樣本和時間，其中1≤i≤n，1≤t≤T。式(1)中，如果滿足括號內(nèi)的條件，I(·)=1，如果不滿足括號內(nèi)的條件，I(·)=0。

本文采用住宅房價、辦公樓房價和商業(yè)營業(yè)用房房價作為衡量房地產(chǎn)發(fā)展水平的指標(biāo)，作為解釋變量。以人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(Real GDP per capita)作為衡量地區(qū)經(jīng)濟增長的表征變量，作為被解釋變量。為使模型更加穩(wěn)健，本研究加入對經(jīng)濟增長有解釋作用但獨立于解釋變量的控制變量。將模型變?yōu)椋?/p>

式(2)中，Yit表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值；HPit表示第i個省份第t年的房價；CAPit為門檻變量，表示第i個省份第t年單位房企實際資金到位情況；γ表示門檻值，GOODit、ROADit和CITYit分別表示當(dāng)年各地區(qū)社會消費品零售總額、各省份等級公路里程和城市人口占比；HPit CAPit為房價與門檻變量的交乘項；βi為各變量的估計系數(shù)；εit為誤差項。式(2)為單門檻模型，γ將觀測變量劃分為兩個區(qū)制，如果出現(xiàn)兩個門檻值，式(2)將會出現(xiàn)三個區(qū)制，多門檻模型可以由此進行擴展。

式(2)的估計值需要消除個體效應(yīng)，一般通過用觀測值與組內(nèi)平均值相減來實現(xiàn)。單門檻模型中門檻值γ搜索從區(qū)制內(nèi)任意初始值γ0開始，求其殘差平方和，直到取得最小的γx為止，此時γx即為門檻值。當(dāng)門檻值確定后，估計參數(shù)可以一同確定。多門檻模型原理相同。

確定好門檻值和估計系數(shù)后，需要對門檻效應(yīng)的真實性和顯著性進行檢驗，用以判斷門檻值區(qū)分的區(qū)制之間是否真的存在異質(zhì)性結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。因此，設(shè)定模型不存在門檻效應(yīng)的原假設(shè)為H0∶b1=b2，存在門檻效應(yīng)的備擇假設(shè)H1∶b1≠b2。因檢驗統(tǒng)計量不符合卡方分布，Hansen 建議采用靴樣法(bootstrap approach)對樣本分布進行檢驗，繼而構(gòu)造P值和運用LR 統(tǒng)計量確定置信區(qū)間(式3)。本文采用靴樣法模擬其分析。

當(dāng)LR1(γ) ≤c(α)=-時(α代表顯著性水平)，無法拒絕原假設(shè)，表示該模型不存在門檻效應(yīng)；如果LR1(γ)＞c(α)，則拒絕原假設(shè)，表示模型存在門檻效應(yīng)。在90%的置信區(qū)間下c(α)=6.53；在95%的置信區(qū)間下，c(α)=7.35。

三、實證分析

(一)數(shù)據(jù)獲取與描述

本文采用中國31 個省份2006—2017 年的面板數(shù)據(jù)進行實證研究。本文分別構(gòu)建關(guān)于住宅地產(chǎn)、辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)關(guān)于資金約束的門檻模型。其中，被解釋變量為各省份當(dāng)年的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(cagdp)；解釋變量分別為各省份年均普通住宅銷售價格(hhp)、各省份年均辦公樓銷售價格(ohp)和各省份年均商業(yè)營業(yè)用房銷售價格(chp)；門檻變量為資金約束指標(biāo)，由于各省份發(fā)展水平不同以及顧及數(shù)據(jù)的可獲得性和可比性，選擇各省份當(dāng)年房企平均實際到位資金(cap)作為衡量指標(biāo)，包含上年結(jié)余資金和本年新增到位資金，外資融資轉(zhuǎn)換成人民幣進行統(tǒng)計；控制變量選擇當(dāng)年各省份社會消費品零售總額(good)、各省份等級公路里程數(shù)(road)和城市人口占比(city)從不同角度來反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。同時，加入門檻變量與解釋變量(hhpcap、ohpcap、chpcap)的交乘項提升對模型的判斷。所有原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2007—2018)和《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》(2007—2018)。文章在預(yù)估模型前對數(shù)據(jù)進行量綱差異消除，對部分省份特殊年份的缺失值采用當(dāng)?shù)啬昃績r代替。篇幅所限，不予贅述。實證分析前，有必要對面板數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析。利用stata15.0 統(tǒng)計分析軟件得出本研究面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果(表1)，其中包含各變量的單位、均值、方差、最小值和最大值。從樣本結(jié)構(gòu)看，樣本區(qū)間的實際到位資金介于1 049.75 萬～49 729.97 萬元，平均為11 757.67 萬元，各地區(qū)、各年份的差異較大。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計

(二)數(shù)據(jù)處理

門檻模型需要面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)從而避免產(chǎn)生“偽回歸”問題，因此在回歸前需要對各變量進行單位根平穩(wěn)性檢驗。本文利用LLC 和IPS 兩種方法共同驗證各變量的平穩(wěn)性，只有都通過檢驗才被應(yīng)用[24]。為減少變量之間的多重共線性，消除量綱的影響，本文對cagdp、hhp、ohp、chp、good變量值取對數(shù)。如果變量不平穩(wěn)，則進行一階差分(表2)。

表2 變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

(三)面板門檻模型的估計與檢驗

利用stata15.0 對上述平穩(wěn)數(shù)據(jù)進行根據(jù)公式(2)進行門檻模型回歸。首先，對住宅房價與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行回歸，得到如表3 的F統(tǒng)計量。由統(tǒng)計結(jié)果看，在5%的顯著水平中，單門檻模型通過了顯著性檢驗，而雙門檻模型未通過顯著性檢驗，說明住宅房價和經(jīng)濟增長之間存在資金約束的單門檻效應(yīng)。將第一、二門檻值與似然比統(tǒng)計量LR 函數(shù)繪制成圖像(圖1)所示，該結(jié)果在第一門檻值通過了真實性檢驗。

表3 住宅房價模型的門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

圖1 住宅房價模型第一、第二門檻值檢驗

其次，對辦公樓房價與經(jīng)濟增長進行回歸，得到如表4 的F統(tǒng)計量。由統(tǒng)計結(jié)果看，在10%的顯著水平中，單門檻模型通過了顯著性檢驗，而雙門檻模型未通過顯著性檢驗，說明辦公樓房價和經(jīng)濟增長之間存在資金約束的單門檻效應(yīng)。將第一、二門檻值與似然比統(tǒng)計量LR 函數(shù)繪制成圖像(圖2)所示，該結(jié)果在第一門檻值通過了真實性檢驗。

表4 辦公樓房價模型的門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

最后，對商業(yè)地產(chǎn)房價與經(jīng)濟增長進行回歸，得到如表5 的F統(tǒng)計量。由統(tǒng)計結(jié)果看，在5%的顯著水平中，單門檻模型通過了顯著性檢驗，在10%的顯著水平中，雙門檻模型通過了顯著性檢驗，說明商業(yè)地產(chǎn)的房價和經(jīng)濟增長之間存在資金約束的雙門檻效應(yīng)。將第一、二門檻值與似然比統(tǒng)計量LR函數(shù)繪制成圖像(圖3)所示，該結(jié)果在兩個門檻值通過了真實性檢驗。

圖2 辦公樓房價模型第一、第二門檻值檢驗

表5 商業(yè)地產(chǎn)房價模型的門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

圖3 商業(yè)地產(chǎn)房價模型第一、第二門檻值檢驗

(四)面板門檻模型結(jié)果

經(jīng)過以上分析，可顯著看出房價波動對經(jīng)濟增值之間的影響存在資金約束下的異質(zhì)性門檻效應(yīng)，估計相關(guān)參數(shù)如表6 所示。

從所得結(jié)果看，假設(shè)1 部分成立。住宅、辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)與經(jīng)濟發(fā)展之間均存在資金約束條件下的異質(zhì)性門檻效應(yīng)。其中，住宅和辦公樓均有一個門檻值，分別為7 247.96 和5 484.53，而商業(yè)地產(chǎn)有2 個門檻值，分別為3 875.06 和8 197.73(見表7)。樣本中辦公樓均價比住宅均價高63.89%，但住宅房價的門檻值卻比辦公樓的高32.15%，一部分原因是因為辦公樓具有較強的投資屬性，一二線城市核心地段辦公樓價格拉高了整體均價，另一部分原因是由于在很多欠發(fā)達地區(qū)，建造辦公樓所需的資質(zhì)、資金和技術(shù)要遠(yuǎn)小于建造住宅的要求，很多小型開發(fā)商在資金條件不足的情況下優(yōu)先開發(fā)辦公樓，因此呈現(xiàn)的門檻值也較低。商業(yè)地產(chǎn)具有商業(yè)營運屬性和投資屬性，平均單價比住宅單價高59.96%，在經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)其比值高達2.5～3 倍，其資金門檻值呈現(xiàn)兩極化。首先，商業(yè)地產(chǎn)按規(guī)模和地區(qū)不同劃分為不同等級，較低等級下的商業(yè)地產(chǎn)作為住宅的補充和配套，對資金要求較低，而甲級(10 000 平米以上)和乙級(5 000～10 000 平米)等級的商業(yè)地產(chǎn)具有一定規(guī)模效應(yīng)，對開發(fā)商資質(zhì)和融資能力要求較高，導(dǎo)致其門檻值也較高[25]。其次，相比于住宅，商業(yè)地產(chǎn)業(yè)態(tài)發(fā)展和迭代速度都較快，部分地區(qū)的業(yè)態(tài)已由傳統(tǒng)的街坊集市、百貨商店發(fā)展到新興步行街和城市商業(yè)綜合體，具有極強的商圈輻射能力和投資溢價，其對資金的要求更高[26]，因此門檻值也相對較高。

表6 三種房價模型門檻估計結(jié)果統(tǒng)計

表7 三種房價模型門檻估計值

從所得結(jié)果看，假設(shè)2 成立。在資金約束條件較強和實際到位資金有限的情況下，房價上漲與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系；在資金約束條件較弱和實際到位資金充足的情況下，房價上漲與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。具體來看，在資金約束較強時，房地產(chǎn)企業(yè)以中低層收入家庭為客戶群體，開發(fā)戶型較小、總價較低等剛需住宅，住房是解決居住問題的生活必需品，此時房價上漲對于居民消費的抑制作用更強，產(chǎn)業(yè)擠壓效應(yīng)大于其規(guī)模效應(yīng)，拉動經(jīng)濟作用不明顯，這與眾多學(xué)者過往研究一致[27-28]。在資金約束較弱時，開發(fā)商更易產(chǎn)生非理性預(yù)期和行為[29]，購置和開發(fā)土地等經(jīng)濟活動持續(xù)增加，開發(fā)的建筑物與配套設(shè)施等級也有所提升。此外，由于房地產(chǎn)的虹吸效應(yīng)顯著，資金和人口由經(jīng)濟欠發(fā)達城市向經(jīng)濟發(fā)達城市聚集[30-31]，當(dāng)?shù)貐^(qū)開發(fā)企業(yè)實力雄厚時，會開發(fā)更優(yōu)質(zhì)的住宅和商業(yè)綜合體并吸引更多高收入群體，拉動經(jīng)濟作用也更為顯著。由于商業(yè)地產(chǎn)比住宅地產(chǎn)更具投資屬性，因此其拉動經(jīng)濟能力也越強，本文驗證了上述結(jié)論。

以門檻值劃分，2007—2008 年以及2014 年的房企資金到位情況較差，一方面是由于次貸危機導(dǎo)致經(jīng)濟增速放緩，另一方面受房地產(chǎn)政策影響樓市階段性低迷，在“三期”疊加的情況下，推動經(jīng)濟增長的動力減弱。而以區(qū)域劃分，西北、西南和東北的部分省份房企融資能力較弱，房地產(chǎn)價格漲幅較低。本研究發(fā)現(xiàn)，房企資金到位較差的7 省份在樣本區(qū)間內(nèi)(內(nèi)蒙古、黑龍江、廣西、貴州、甘肅、青海和新疆)住宅類房價平均漲幅比其余省份低9.47%，商業(yè)地產(chǎn)類房價低11.66%，這與龔斌恩[32]和常元福等[33]的研究結(jié)果有共同之處。

四、討論與分析

從房地產(chǎn)企業(yè)資金來源看，國內(nèi)房企主要資金來源為房屋的訂金和預(yù)收款、個人按揭貸款、自籌資金和國內(nèi)貸款，利用外資比例較小。通過對歷年房企資金來源情況進行分析，以訂金、預(yù)收款、個人按揭貸款為主的其他資金來源比重不斷上升，由2006年的47.77%上升到2017 年的51.18%；自籌資金比例呈現(xiàn)先增長后下降的趨勢，基本保持在32%左右；國內(nèi)貸款和利用外資比例分別由2006 年的18.31%和1.21%下降到2017 年的16.18%和0.11%，國內(nèi)貸款中，銀行貸款比例也逐年下降，由2006 年的95.93%下降到2017 年的81.56%。由此可見，目前我國房企資金特點是以項目回款和自籌資金等內(nèi)源融資為主的重資產(chǎn)運營模式，主要盈利模式是開發(fā)項目利潤和資產(chǎn)增值。隨著各地陸續(xù)進入存量房時代以及出臺各項政策嚴(yán)查資金進入房地產(chǎn)領(lǐng)域，房企面臨著更為嚴(yán)峻的資金和運營壓力。因此，房企一方面應(yīng)積極拓展融資渠道，加大金融創(chuàng)新形式，增加外資融資、夾層融資、資產(chǎn)證券化、投資基金等融資方式，并由單純重資產(chǎn)模式向輕重資產(chǎn)結(jié)合的模式轉(zhuǎn)變；另一方面應(yīng)積極布局存量房市場，加大老舊社區(qū)改造項目、長租公寓、產(chǎn)業(yè)地產(chǎn)、物流地產(chǎn)等新型地產(chǎn)模式的參與力度，提供更多元的綜合服務(wù)。

本研究發(fā)現(xiàn)資金門檻的兩個區(qū)制下，房價對經(jīng)濟起到截然相反的作用，容易造成房地產(chǎn)參與方的非理性預(yù)期，加劇金融機構(gòu)和房產(chǎn)開發(fā)商的“羊群效應(yīng)”。作為土地商品的微觀消費者，開發(fā)商不僅在心理層面對現(xiàn)有市場進行反饋，還會依據(jù)同業(yè)行為強化自身預(yù)期[34]。當(dāng)房價持續(xù)上漲、資金回籠理想時，各房企拿地規(guī)模持續(xù)增大，負(fù)債率也不斷提高，一旦遇到政策和市場變化，極易引發(fā)預(yù)期和行為的改變，造成相關(guān)資產(chǎn)價格的寬幅震蕩，傷害宏觀經(jīng)濟健康發(fā)展，這也解釋了過去十年我國房地產(chǎn)市場“地王頻現(xiàn)”和“流標(biāo)流拍”交替波動現(xiàn)象。因此，政府應(yīng)合理制定和運用房地產(chǎn)政策時，加強預(yù)期導(dǎo)向性管理，減少因信息不對稱而導(dǎo)致房地產(chǎn)參與者對政策和制度的解讀不到位，進而引起非理性行為。政府應(yīng)在企業(yè)融資、土地招拍掛、交易環(huán)節(jié)稅收等方面保持政策的連貫性和穩(wěn)定性，防范房地產(chǎn)市場系統(tǒng)性風(fēng)險。要密切監(jiān)測各地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)的現(xiàn)金流運轉(zhuǎn)和結(jié)構(gòu)、償債能力、融資變動等指標(biāo)，防止出現(xiàn)行業(yè)內(nèi)過度舉債融資的情況。

本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，房價與經(jīng)濟的作用受地域、時間、資金和房屋類型等眾多因素的影響，這為地方政府落實“一城一策、因城施策”提供了理論支撐。2016 年底中央經(jīng)濟工作會議提出“房住不炒”的定位，意味著房地產(chǎn)調(diào)控更加精細(xì)化和制度化，調(diào)控主體責(zé)任也由中央部委轉(zhuǎn)移到地方政府，各地針對地區(qū)特點出臺了眾多房地產(chǎn)調(diào)控政策。本研究結(jié)果顯示，過度收緊房地產(chǎn)資金將對經(jīng)濟起到副作用，如何平衡房價波動與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系成為未來政府必須考慮的問題。對于住宅類地產(chǎn)，政府在完善住宅周邊醫(yī)療、教育、養(yǎng)老等公共服務(wù)和設(shè)施的同時，應(yīng)積極引導(dǎo)開發(fā)企業(yè)向功能化、品質(zhì)化的改善性住房和多元化地產(chǎn)業(yè)態(tài)方向發(fā)展。對于商業(yè)地產(chǎn)而言，盡管本研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)地產(chǎn)對經(jīng)濟的拉動作用更加顯著，但目前部分地區(qū)商業(yè)地產(chǎn)存在盲目建設(shè)、規(guī)劃隨意等問題，導(dǎo)致空置率過高、投機盛行。對于辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)嚴(yán)重過剩的城市，政府應(yīng)結(jié)合本地發(fā)展需要，完善相關(guān)土地制度和金融制度，控制商業(yè)地塊出讓規(guī)模，對存量商業(yè)地塊進行更精細(xì)化的規(guī)劃，并將商業(yè)地產(chǎn)融合與其他行業(yè)資源，打造體驗性消費和個性化消費空間，來匹配目標(biāo)客戶群體，促進當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展。

五、結(jié)論

不同類型房地產(chǎn)價格上漲與經(jīng)濟增長之間因為存在資金約束而呈現(xiàn)不同差異。通過研究得到如下結(jié)論：(1)行業(yè)資金約束下，住宅地產(chǎn)、辦公樓和商業(yè)地產(chǎn)呈現(xiàn)出不同的資金門檻效應(yīng)，住宅地產(chǎn)和辦公樓有1 個門檻值，分別為7 247.96 和5 484.53；商業(yè)地產(chǎn)有2 個門檻值，分別為3 875.06 和8 197.73。(2)在行業(yè)資金約束較強的情況下，房價上漲擠壓其他行業(yè)資金，與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，行業(yè)資金約束較弱的情況下，房價上漲有效帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)，推動經(jīng)濟發(fā)展。